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网站内容制作tableau解读_tableau免费(2024年11月精选)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：新闻更新日期：2024-11-26

网站内容制作tableau

𐟎‰伟大发现！超赞网站大揭秘𐟔 𐟓Š想要轻松制作各种图表吗？来，带你探索最伟大的网站发现！ 𐟎舩plot：从简单的柱状图到复杂的箱线图、散点图，一应俱全。只需选择数据模型，导入数据，图表即刻生成！ 𐟓‹Chiplot：提供多样化表格样式，在模板中找到你需要的配图，填写数据，一键生成，省时又省力！ 𐟓š图之典：海量图表制作方法等你来发掘，轻松找到、学习、制作各种专业图表。 𐟎蒁WGraphs：拖拽数据，快速生成可视化图表。还能导出SVG格式，进行美化加工，让你的图表更加出彩！ 𐟌Flourish：根据需求筛选常用图表、形状等，提供详细制作教程。轻松学会如何打造精美图表！ 𐟓ˆTableau Public：支持多种数据格式导入，操作简单，可视化样式丰富。让你的数据瞬间变成漂亮的图表！

考研后迷茫？学数据分析逆袭！大家都说，考研前没时间生活，考研后不会生活。去年考完研，我在家躺了几天，感觉无所事事。省考来不及了，找工作又没经验，真是茫然无措。正好看到身边的朋友在讨论学数据分析，我也决定试试。没想到，经过一段时间的准备，我竟然顺利通过了面试，拿到了一份12k的offer！我的数据分析学习路线 𐟓ˆ Excel：我跟着某站的戴师兄和papaya老师的课程学，还看了王佩丰老师的《Excel24讲》。这些课程帮我打下了扎实的Excel基础。 SQL：学习SQL是数据分析的基础。我参加了戴师兄的《SQL入门实战|云端数据库搭建》课程，还阅读了相关书籍和在线教程。统计学：我学了戴师兄的《系统认识数据分析》课程，还读了《深入浅出数据分析》和统计学相关的内容。 Python： Python是数据分析的重要工具。我学了孙兴华老师的《python 分析三部曲》课程，还跟着尚硅谷老师做了《机器学习推荐系统项目实战》。 BI工具：掌握BI工具对数据分析也很重要。我学了戴师兄和未明学院的Tableau课程，从中获得了很多实践经验。业务学习：我通过网站人人都是产品经理和一些进阶书籍，如《精益数据分析》和《增长黑客》，来拓展自己的业务知识。给大家的建议 𐟒ኤ𘍨恥�†›奋战：找到志同道合的伙伴一起学习。成体系的学习资料：不要只看零散的学习资料，最好选择成体系的学习资料。互相监督：如果学习坚持不住，可以找学习伙伴互相监督。多做实战练习：实践是提升技能的关键。总结 𐟓 如果你也是考完研没事干，不妨试试学一门技能。这样，无论考研结果如何，都有备无患。通过了初试就准备复试，没通过也有一技傍身，完全不用担心找工作的问题。

数据分析必学技能清单，避免踩坑指南作为一名在数据分析领域摸爬滚打了4年的老手，我真心建议大家在学习数据分析时不要盲目行动。𐟚력ˆ𖥮š好自己的学习路线，这样才能避免踩坑，否则可能会一无所获。以下是我整理的一份详细的学习攻略，希望能帮到大家。 1️⃣ Excel基础篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：小破站上的《戴师兄Excel基础操作》和《王佩丰Excel基础教程24讲》 2️⃣ SQL进阶篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：小破站上的《戴师兄SQL入门实战》和Mosh的《SQL进阶教程》 𐟔𘠦Ž訍书籍：《SQL必知必会》（这本书很薄，适合边练边看） 𐟔𘠥ˆ𗩢˜网站：w3schools、牛客网（50题） 3️⃣ 统计学基础 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：可汗学院的统计学教程 𐟔𘠦Ž訍书籍：《深入浅出统计学》和《统计学》 4️⃣ Tableau入门篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：《戴师兄Tableau零基础教程》 5️⃣ Python进阶篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍书籍：《利用Python进行数据分析》和《对比Excel，轻松学习Python数据分析》 𐟔𘠦Ž訍视频：中国大学MOOC上的《北京理工大学嵩天老师Python基础》和小破站上的《戴师兄Python基础与实战分析》 𐟔𘠦Ž訍网站：白月黑羽（免费）和风变编程Python（付费） 6️⃣ 业务知识篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍书籍：《深入浅出的数据分析》、《精益数据分析》、《商业分析全攻略》和《谁说菜鸟不会数据分析》 𐟔𘠦Ž訍网站：人人都是产品经理 7️⃣ 机器学习篇 𐟔𘠩⨯•考察频率：⭐️⭐️⭐️ 𐟔𘠦Ž訍视频：五分钟机器学习教程 𐟔𘠦Ž訍书籍：《数据挖掘与数据化运营实战》和《百面机器学习》 8️⃣ 大厂实战项目 𐟔𘠥œ襮Œ成上述内容后，可以进行实战练习，如阿里云天池、和鲸社区等。 ❤️ 数据分析本身上手快，入门不难，对小白来说特别友好，带来的薪资增长相当可观，可以说性价比超高！但我们也要掌握好的学习路线，才能更好地学习。希望以上分享的攻略能帮助到大家~

数据分析师必学课程清单𐟓š 𐟌Ÿ在当今的就业市场中，选择一个有前景的行业比努力更重要。数据分析师是一个对文科背景、女性或大专生都非常友好的职业，掌握好这项技能可以获得一辈子的稳定工作。 𐟔数据分析的重要性正在日益增长，它已经渗透到各个行业的各个岗位中。无论你是零基础入门、应届毕业生、在职提升，还是想转行转岗，数据分析都是一个值得考虑的选择。 𐟓ˆ以下是一个学习数据分析的路线图：一、统计学基础（1-2周） 𐟓–书籍：《极简统计学》。 𐟎娧†频：小破站可汗统计学。内容涵盖描述性统计与各种图表。二、Excel技能（1-2周，重点） 𐟓–书籍：《我最想要的 Excel 数据分析书》。 𐟎娧†频：王佩丰、刘伟的 Excel 基础教程。Excel 是数据分析师的必备工具。三、SQL语言（1-2周，重点） 𐟓–书籍：《SQL 必知必会》或《MySQL 必知必会》。 𐟎姽‘站：菜鸟教程 SQL、w3cschool。SQL 是数据分析的必备技能，先从查询语句开始。四、可视化工具（2-3周）推荐工具：FineBI、Echart、Tableau 等。重点学习 BI，它支持零代码可视化，图表丰富。五、Python/R 语言（补充） 𐟓–Python 书籍：《利用 Python 进行数据分析》。 𐟓–R 语言书籍：《R 语言实战》。这些是面试加分项，可以在工作后学习。六、数据分析思路（长期） 𐟓–书籍：《深入浅出数据分析》《麦肯锡思维》。步骤包括提出问题、理解数据、清洗数据、构建模型、分析数据、可视化。七、项目实战（需求） 𐟓š平台：Kaggle（有比赛和选手分享思路代码）、阿里天池（国内声望高的数据比赛平台）、DataFountain（难度较低，适合初学者）。

如何构建产品的用户画像 𐟎芥䧥彯𜌤𛊥䩦威Š聊如何构建产品的用户画像，希望对大家有所帮助。构建用户画像是一个系统性的过程，目的是为了更深入地理解我们的目标用户，从而更好地满足他们的需求。下面我会详细讲解一下这个过程。收集用户数据 𐟓Š 首先，我们需要收集各种用户数据。这些数据可以通过用户调研、市场调查、网站分析、社交媒体分析等多种途径获得。具体包括用户的基本信息（比如性别、年龄、地理位置等）、行为数据（如访问频率、使用时长、浏览路径等）、以及偏好特征（如购物偏好、兴趣爱好等）。整理和清洗数据 𐟧𜊦”𖩛†完数据后，接下来就是整理和清洗数据。我们要去除无效数据，确保数据的准确性和完整性，去除重复、不完整或无效的数据。然后对数据进行标准化处理，以便后续的数据分析。数据分析 𐟓ˆ 数据分析是关键的一步。我们可以利用各种数据分析工具（如Excel、SPSS、Tableau等）来分析清洗后的数据。分析方法包括统计分析、聚类分析、关联分析等，以发现用户群体的共同特征、行为模式和偏好。建立用户模型 𐟏›️ 根据数据分析的结果，我们可以将用户进行分类或分群，识别出不同的用户类型或用户群体。然后为每个用户群体定义其独特的特征，包括基本属性、平台属性、行为属性、产品偏好、兴趣偏好、敏感度、消费属性、用户生命周期等。描绘用户画像 𐟖𜯸 现在，我们可以开始描绘用户画像了。基本信息包括用户的姓名、年龄、性别、职业、地理位置等。行为特征描述用户的行为习惯，如访问频率、使用时长、浏览路径等。需求与偏好方面，可以根据数据分析结果描绘用户的需求和偏好，如购物偏好、兴趣爱好等。心理特征方面，可以分析用户的消费观念、品牌忠诚度等。验证和修正 𐟔 初步建立的用户画像需要与实际情况进行验证，确保画像的准确性。然后根据验证结果不断修正和完善用户画像，确保其有效性和实用性。应用用户画像 𐟎œ€后，我们可以根据用户画像来优化产品设计，确保产品能够满足目标用户的需求。在营销策略上，可以利用用户画像制定有针对性的营销策略，提高营销效果。在客户服务上，可以根据用户画像提供个性化的客户服务，提升用户满意度和忠诚度。本期分享就到这里，感谢大家的聆听！

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